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Atlassian

Die versteckte Revolution: Wie Atlassians KI durch Forge & Teamwork Graph wirklich nutzbar wird

Wie Forge und der Teamwork Graph Rovo und Atlassian Intelligence geschäftskritisch nutzbar machen: Architekturmuster, Governance und der XALT-Ansatz.

Porträt von Burak ErolBurak ErolAmbassador für AI & System of Work bei XALT20.11.20257 min
Über Burak Erol

Burak Erol war Ambassador für AI & System of Work bei XALT und arbeitete mit Forge, Rovo und dem Teamwork Graph – also daran, wie Atlassians KI in eigene Apps und Agenten kommt. Auf der Team ’25 Europe in Barcelona diskutierte er diese Fragen mit Fachleuten von Atlassian.

Forge und Teamwork Graph – Titelgrafik mit Leiterplatten-Motiv im Hintergrund.
Porträt von Burak Erol

Burak Erol

Ambassador for AI & System of Work at XALT

Während in Barcelona viel über Rovo gesprochen wurde, passiert die eigentliche Magie eine Ebene tiefer: Forge und der Teamwork Graph werden zur Plattform, auf der KI-Funktionen nicht nur „nett“, sondern geschäftskritisch werden. Dieser Beitrag konzentriert sich bewusst nicht auf die bereits an anderer Stelle zusammengefassten Rovo-Schlagzeilen, sondern zeigt, wie Teams jetzt mit Forge schnell robusten Nutzen heben – von Datenanbindung über Governance bis zu wiederverwendbaren Agent-Fähigkeiten.

Schaubild: oben ein Band „Atlassian Intelligence & Rovo“, in der Mitte ein Netz um „Teamwork Graph“, links Datenquellen, rechts Nutzerrollen
Die Atlassian AI-Plattform im Überblick: Rovo, Forge und der Teamwork Graph verbinden Datenquellen, Nutzer und Produkte zu einem gemeinsamen ‚System of Work‘.

Atlassian Intelligence: KI im Alltag, nicht als Add-on

Rovo steht nicht isoliert da. Atlassian Intelligence durchzieht Jira, Confluence und Loom, und zeigt seinen Wert in konkreten Alltagsszenarien:

  • Jira Task Breakdowns zerlegen komplexe Initiativen automatisch in handhabbare Arbeitspakete.
  • Audio-Zusammenfassungen in Confluence machen Inhalte mobil konsumierbar.
  • Video-to-Issue in Loom verwandelt Bildschirmaufnahmen direkt in strukturierte Jira-Tickets – inklusive Akzeptanzkriterien.

Das sind keine Gimmicks, sondern Funktionen, die im Arbeitsalltag einen spürbaren Unterschied machen. Wenn aus einer 10-minütigen Loom-Aufnahme automatisch ein vollständiges Issue wird, verändert das den Arbeitsfluss.

Atlassian verknüpft Wissen, Arbeit und Personen in einem gemeinsamen Datenmodell: dem Teamwork Graph. Für Entwickler:innen bedeutet das: Apps können dieses Modell lesen und befüllen – was die Basis darstellt für kontextreiche Experiences, Suchtreffer und KI-Automationen über Jira, Confluence & Co. hinaus.

Forge: Das Fundament für Erweiterungen

Während Rovo einen Großteil der Aufmerksamkeit bekommt, arbeitet Forge versteckt im Maschinenraum. Die Plattform stellt u. a. Zugriff auf den Teamwork Graph bereit – das verbundene Datenmodell über Issues, Personen, Projekte und ihre Beziehungen. Darauf lassen sich Fähigkeiten bauen, die kontextbewusst über Produkte hinweg handeln.

Was das für Organisationen bedeutet

  • Custom Intelligence: Entwickler:innen erstellen eigene Rovo Skills, die auf proprietäre Systeme zugreifen. So beantwortet Rovo Fragen zu deinem CRM, greift auf Legacy-Daten zu oder orchestriert Workflows über mehrere Plattformen.
  • AI-Assisted Development: Rovo Studio und Forge ermöglichen einen neuen Entwicklungsmodus: Bedarfe in natürlicher Sprache beschreiben, Gerüst (Scaffolding) generieren lassen, technisch härten und erweitern.
  • Cross-Product Automation: Forge befeuert Abläufe über Jira, Confluence & Co. – mit Reasoning über den Teamwork Graph für smartere, kontextbewusste Operationen.

Rovo Studio + Forge: Low-Code trifft „Production-Grade“

Rovo Studio vereint die wichtigsten Bausteine zum Erstellen von Lösungen (Agents, Automations, Assets, Hubs, Apps). So können Power-User schnell funktionierende Prototypen bauen – und Entwicklungsteams machen diese mit Forge produktionsreif (u. a. Policies, sichere Secrets, Monitoring/Observability, Audits).

Architekturmuster mit schneller Wirkung

1. Eigenen Kontext einbringen (Teamwork Graph)

Binde externe Systeme wie CRM, PLM, Data Warehouse oder DMS an. Damit stehen deren Daten in Suche, Chat und Agenten zur Verfügung – Antworten basieren auf deiner Unternehmensrealität, nicht nur auf Atlassian-Daten.

2. Skill-Bibliothek statt Wildwuchs

Starte mit wenigen, getesteten Skills und klaren Berechtigungen (z. B. Issue-Erstellung mit Akzeptanzkriterien, Asset-Lookup, Freigaben). Versionieren, überwachen, ausrollen – und zentral kuratieren.

3. Vom Studio-Prototyp zur Forge-Härtung

Überführe erfolgreiche Flows nach Forge und ergänze Secrets-Management, Rate-Limits/Retry, Audit-Trails, Feature-Flags und Rollbacks. So werden Prototypen robust und revisionssicher.

4. Smart Links als UI-Kleber

Nutze kontextreiche Link-Previews, um Klicks zu sparen und Adoption zu erhöhen – besonders in Confluence-Sammlungen und Projektübersichten.

Assets als Plattform-Baustein

Ein wichtiges Signal: Assets ist nicht mehr „nur“ CMDB im JSM-Kontext, sondern als plattformweiter Baustein gedacht. So werden Objekt-Daten (Konfigurationen, Geräte, Verträge, Stammdaten) such-, automatisier- und KI-fähig – über Produkte hinweg, via Forge und Rovo nutzbar. Für XALT-Kunden mit komplexen IT-Landschaften, CIs oder Beziehungsmodellen eröffnen sich neue Transparenz- und Steuerungsmöglichkeiten.

Fazit: Betrachte „Assets“ als Objekt-Layer für KI-Flows (z. B. „Finde verfügbare Laptops mit M-Chip, Standort X, Garantie < 3 Monate“). Agenten können auf dieser Basis handeln, nicht nur antworten.

Betriebsreife: Sicherheit, Rechte, Sichtbarkeit

Um von Prototyp zu Produktion zu kommen, sollten diese Leitplanken etabliert werden, um Sicherheit, Zugriffskontrolle und operative Transparenz sicherzustellen.

  • Governance & Berechtigungen: Leg fest, wer Agenten und Skills anlegen darf, welche Zugriffsrechte (Scopes) nötig sind und welche Aktionen eine Bestätigung erfordern.
  • Sichtbarkeit & Aktivierung: Stell sicher, dass Rovo und Studio für die richtigen Nutzergruppen sichtbar und aktiviert sind – inklusive Prüfung von Plänen/Editionen.
  • Überwachung & Compliance: Richte früh Logging, Metriken, Audit-Events und Fallback/Rollback ein, damit du Vorgänge nachvollziehen und bei Bedarf schnell zurückrollen kannst.

Die Konvergenz: Niedrigere Hürden, schnellere Innovation

Entscheidend ist nicht eine einzelne Funktion, sondern das Zusammenwachsen:

  • Nicht-Entwickler:innen bauen Automationen in natürlicher Sprache.
  • Entwickler:innen liefern tiefe Integrationen schneller – auf gemeinsamem KI-Kontext.
  • Teams erweitern Fähigkeiten, ohne auf Vendor-Roadmaps zu warten.

Diese Demokratisierung ist entscheidend, weil jede Organisation anders funktioniert. Gewinner passen Tools an ihre Realität an – nicht umgekehrt.

Gestufte Pyramide zur Rollenverteilung in Rovo AI: Oben Non-Developer, die Automationen in natürlicher Sprache bauen; darunter Power-User, die Agents, Skills und Flows konfigurieren; darunter Developer, die über Forge externe Systeme integrieren; unten die Organisation, die AI-Workflows skaliert und strategische Vorteile gewinnt.
Wie die Konvergenz von Rovo, Intelligence und Forge Entwicklung demokratisiert: Jede Rolle trägt bei, die Organisation gewinnt an Geschwindigkeit und Innovationskraft.

Was das für deine Organisation bedeutet

Wenn du XALT-Kunde bist oder unsere Lösungen in Betracht ziehst, ermöglichen diese Entwicklungen Folgendes:

  • Sofortergebnisse: Die allgemeine Verfügbarkeit von Rovo bedeutet, dass KI-Funktionen schon heute zugänglich sind, nicht in einer fernen Zukunft. Wir unterstützen dich dabei, diese Features zu aktivieren und in deine Workflows zu integrieren.
  • Individuelle Lösungen: Mit Forge und Rovo Studio können wir maßgeschneiderte KI-Agenten und Automationen entwickeln, die deine spezifischen Herausforderungen adressieren, sei es die Automatisierung von Service Requests, das Extrahieren von Insights aus Dokumenten oder das Verbinden verteilter Systeme.
  • Strategischer Vorteil: Organisationen, die KI-unterstützte Workflows früh einführen, erzielen kumulative Vorteile. Early Adopters gestalten aktiv mit, wie sich diese Tools weiterentwickeln, während Wettbewerber von der Seitenlinie zusehen.

Der XALT-Vorteil

Bei XALT implementieren wir nicht nur Atlassian-Produkte, sondern designen intelligente Systems of Work. Als Partner für AI & System of Work unterstützen wir dich dabei,

  • zu bewerten, welche KI-Fähigkeiten in deinem Kontext sofortigen ROI liefern,
  • Workflows zu entwerfen, die Rovo, Intelligence und Forge effektiv nutzen,
  • individuelle Lösungen mit unserer tiefen Forge-Development-Expertise zu bauen und
  • deine Teams zu befähigen, den maximalen Wert aus diesen KI-Fähigkeiten zu ziehen.

Die Konvergenz von Rovo, Atlassian Intelligence und Forge ist mehr als ein kleines Update. Sie markiert einen grundlegenden Wandel darin, wie Arbeit erledigt wird – von manuell zu intelligent, von isoliert zu vernetzt, von reaktiv zu proaktiv.

Bereit herauszufinden, wie Rovo, Atlassian Intelligence und Forge deine Organisation transformieren können? Kontaktiere XALT, um deine KI-augmentierte Zukunft zu besprechen. Unser Team aus Atlassian-Beratern und Forge-Entwicklern hilft dir, vom Möglichen zur Realität zu kommen.

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Wir helfen dir, Rovo, Atlassian Intelligence und Forge so einzusetzen, dass daraus echter, messbarer Nutzen entsteht – von Governance bis zur individuellen Forge-App.

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